# MVP

## Ikhtisar

Model MVP diusulkan dalam [MVP: Multi-task Supervised Pre-training for Natural Language Generation](https://huggingface.co/papers/2206.12131) oleh Tianyi Tang, Junyi Li, Wayne Xin Zhao, dan Ji-Rong Wen.

Menurut abstraknya,

- MVP mengikuti arsitektur encoder-decoder Transformer standar.
- MVP dilatih pra-pelatihan secara terawasi menggunakan dataset berlabel.
- MVP juga memiliki soft prompts yang spesifik untuk tugas tertentu guna merangsang kapasitas model dalam melakukan tugas tertentu.
- MVP dirancang khusus untuk generasi bahasa alami dan dapat diadaptasi untuk berbagai tugas generasi, termasuk namun tidak terbatas pada ringkasan, generasi data-ke-teks, sistem dialog terbuka, generasi cerita, penjawab pertanyaan, generasi pertanyaan, sistem dialog berorientasi tugas, generasi akal sehat, generasi parafrasa, transfer gaya teks, dan penyederhanaan teks. Model kami juga dapat diadaptasi untuk tugas pemahaman bahasa alami seperti klasifikasi sekuens dan (ekstraktif) penjawab pertanyaan.

Model ini disumbangkan oleh [Tianyi Tang](https://huggingface.co/StevenTang). Informasi dan instruksi terperinci dapat ditemukan [di sini](https://github.com/RUCAIBox/MVP).

## Tips penggunaan

- Kami telah merilis serangkaian model [di sini](https://huggingface.co/models?filter=mvp), termasuk MVP, MVP dengan prompt khusus tugas, dan varian pra-latih multi-tugas.
- Jika Anda ingin menggunakan model tanpa prompt (Transformer standar), Anda dapat memuatnya melalui `MvpForConditionalGeneration.from_pretrained('RUCAIBox/mvp', device_map="auto")`.
- Jika Anda ingin menggunakan model dengan prompt yang spesifik untuk tugas tertentu, seperti ringkasan, Anda dapat memuatnya melalui `MvpForConditionalGeneration.from_pretrained('RUCAIBox/mvp-summarization', device_map="auto")`.
- Model kami mendukung penyesuaian prompt ringan mengikuti [Prefix-tuning](https://huggingface.co/papers/2101.00190) dengan metode `set_lightweight_tuning()`.

## Contoh penggunaan

Untuk ringkasan, ini adalah contoh penggunaan MVP dan MVP dengan prompt yang spesifik untuk ringkasan.

```python
from transformers import MvpForConditionalGeneration, MvpTokenizer

tokenizer = MvpTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp", device_map="auto")
model_with_prompt = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp-summarization", device_map="auto")

inputs = tokenizer(
    "Summarize: You may want to stick it to your boss and leave your job, but don't do it if these are your reasons.",
    return_tensors="pt",
)
generated_ids = model.generate(**inputs)
tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
["Why You Shouldn't Quit Your Job"]

generated_ids = model_with_prompt.generate(**inputs)
tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
["Don't do it if these are your reasons"]
```

Untuk generasi data-ke-teks, ini adalah contoh penggunaan MVP dan varian pra-terlatih multi-tugas.

```python
from transformers import MvpForConditionalGeneration, MvpTokenizerFast

tokenizer = MvpTokenizerFast.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp", device_map="auto")
model_with_mtl = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mtl-data-to-text", device_map="auto")

inputs = tokenizer(
    "Describe the following data: Iron Man | instance of | Superhero [SEP] Stan Lee | creator | Iron Man",
    return_tensors="pt",
)
generated_ids = model.generate(**inputs)
tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
['Stan Lee created the character of Iron Man, a fictional superhero appearing in American comic']

generated_ids = model_with_mtl.generate(**inputs)
tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
['Iron Man is a fictional superhero appearing in American comic books published by Marvel Comics.']
```

Untuk penalaan ringan, *misalnya*, dengan mengunci model dan hanya menala prompt, Anda dapat memuat MVP dengan prompt yang diinisialisasi secara acak atau dengan prompt yang spesifik untuk tugas. Kode kami juga mendukung Prefix-tuning dengan BART mengikuti [paper asli](https://huggingface.co/papers/2101.00190).

```python
from transformers import MvpForConditionalGeneration

model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp", use_prompt=True, device_map="auto")
# the number of trainable parameters (full tuning)
sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
468116832

# lightweight tuning with randomly initialized prompts
model.set_lightweight_tuning()
# the number of trainable parameters (lightweight tuning)
sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
61823328

# lightweight tuning with task-specific prompts
model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mtl-data-to-text", device_map="auto")
model.set_lightweight_tuning()
# original lightweight Prefix-tuning
model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/bart-large", use_prompt=True, device_map="auto")
model.set_lightweight_tuning()
```

## Sumber daya

- [Panduan tugas klasifikasi teks](../tasks/sequence_classification)
- [Panduan tugas question answering](../tasks/question_answering)
- [Panduan tugas pemodelan bahasa kausal](../tasks/language_modeling)
- [Panduan tugas pemodelan bahasa tersembunyi](../tasks/masked_language_modeling)
- [Panduan tugas terjemahan](../tasks/translation)
- [Panduan tugas ringkasan](../tasks/summarization)

## MvpConfig[[transformers.MvpConfig]]

#### transformers.MvpConfig[[transformers.MvpConfig]]

```python
transformers.MvpConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, is_encoder_decoder: bool = True, vocab_size: int = 50267, max_position_embeddings: int = 1024, encoder_layers: int = 12, encoder_ffn_dim: int = 4096, encoder_attention_heads: int = 16, decoder_layers: int = 12, decoder_ffn_dim: int = 4096, decoder_attention_heads: int = 16, encoder_layerdrop: float | int = 0.0, decoder_layerdrop: float | int = 0.0, activation_function: str = 'gelu', d_model: int = 1024, dropout: float | int = 0.1, attention_dropout: float | int = 0.0, activation_dropout: float | int = 0.0, init_std: float = 0.02, classifier_dropout: float | int = 0.0, scale_embedding: bool = False, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 1, bos_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, decoder_start_token_id: int | None = 2, use_prompt: bool = False, prompt_length: int = 100, prompt_mid_dim: int = 800, is_decoder: bool = False, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/configuration_mvp.py#L24)

**Parameter:**

is_encoder_decoder (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah model digunakan sebagai encoder/decoder atau tidak.

vocab_size (`int`, *opsional*, defaultnya `50267`) : Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh `input_ids`.

max_position_embeddings (`int`, *opsional*, defaultnya `1024`) : Panjang urutan maksimum yang mungkin digunakan oleh model ini.

encoder_layers (`int`, *opsional*, defaultnya `12`) : Jumlah lapisan tersembunyi dalam encoder Transformer. Akan menggunakan nilai yang sama dengan `num_layers` jika tidak diatur.

encoder_ffn_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `4096`) : Dimensi dari lapisan "intermediate" (sering disebut feed-forward) di encoder.

encoder_attention_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `16`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam encoder Transformer.

decoder_layers (`int`, *opsional*, defaultnya `12`) : Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer. Akan menggunakan nilai yang sama dengan `num_layers` jika tidak diatur.

decoder_ffn_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `4096`) : Dimensi dari lapisan "intermediate" (sering disebut feed-forward) dalam decoder.

decoder_attention_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `16`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam decoder Transformer.

encoder_layerdrop (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Probabilitas LayerDrop untuk encoder. Lihat [makalah LayerDrop](see https://huggingface.co/papers/1909.11556) untuk detail lebih lanjut.

decoder_layerdrop (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Probabilitas LayerDrop untuk decoder. Lihat [makalah LayerDrop](see https://huggingface.co/papers/1909.11556) untuk detail lebih lanjut.

activation_function (`str`, *opsional*, defaultnya `gelu`) : Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, dan sebagainya.

d_model (`int`, *opsional*, defaultnya `1024`) : Ukuran lapisan encoder dan lapisan pooler.

dropout (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.1`) : Rasio untuk semua lapisan dropout.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.

activation_dropout (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Rasio dropout untuk aktivasi di dalam lapisan fully connected.

init_std (`float`, *opsional*, defaultnya `0.02`) : Deviasi standar dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.

classifier_dropout (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Rasio dropout untuk klasifikator.

scale_embedding (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan menskalakan embedding dengan membaginya oleh sqrt(d_model).

use_cache (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah model harus mengembalikan perhatian kunci/nilai terakhir (tidak digunakan oleh semua model). Hanya relevan jika `config.is_decoder=True` atau ketika model adalah model generatif yang hanya decoder.

pad_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `1`) : ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.

bos_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `0`) : Token id yang digunakan untuk awal-stream dalam kosakata.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opsional*, defaultnya `2`) : Token id yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata.

decoder_start_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `2`) : Jika model encoder-decoder memulai decoding dengan token yang berbeda dari `bos`, id dari token tersebut.

use_prompt (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan menggunakan prompt atau tidak.

prompt_length (`int`, *opsional*, default 100) : Panjang prompt.

prompt_mid_dim (`int`, *opsional*, default 800) : Dimensi dari lapisan "intermediate" dalam prompt.

is_decoder (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah model digunakan sebagai decoder atau tidak. Jika `False`, model digunakan sebagai encoder.

tie_word_embeddings (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah mengikat embedding bobot sesuai dengan pemetaan `tied_weights_keys` model.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari MvpModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Mvp sesuai dengan argumen yang ditentukan, sehingga mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [RUCAIBox/mvp](https://huggingface.co/RUCAIBox/mvp)

Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut.

Contoh:

```python
>>> from transformers import MvpConfig, MvpModel

>>> # Initializing a MVP RUCAIBox/mvp style configuration
>>> configuration = MvpConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the RUCAIBox/mvp style configuration
>>> model = MvpModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## MvpTokenizer[[transformers.RobertaTokenizer]]

#### transformers.RobertaTokenizer[[transformers.RobertaTokenizer]]

```python
transformers.RobertaTokenizer(vocab: str | dict[str, int] | None = None, merges: str | list[str] | None = None, errors: str = 'replace', bos_token: str = '<s>', eos_token: str = '</s>', sep_token: str = '</s>', cls_token: str = '<s>', unk_token: str = '<unk>', pad_token: str = '<pad>', mask_token: str = '<mask>', add_prefix_space: bool = False, trim_offsets: bool = True, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roberta/tokenization_roberta.py#L28)

**Parameter:**

vocab (`str`, `dict` atau `list`, *opsional*) : Kamus kosakata kustom. Jika tidak disediakan, kosakata dimuat dari vocab_file.

merges (`str` atau `list`, *opsional*) : Daftar merges kustom. Jika tidak disediakan, merges dimuat dari merges_file.

errors (`str`, *opsional*, defaultnya `"replace"`) : Paradigma yang diikuti saat mendekode byte menjadi UTF-8. Lihat [bytes.decode](https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#bytes.decode) untuk informasi lebih lanjut.

bos_token (`str`, *opsional*, defaultnya `"<s>"`) : Token awal urutan yang digunakan selama pra-pelatihan. Dapat digunakan sebagai token klasifikator urutan. Saat membangun urutan menggunakan token khusus, ini bukan token yang digunakan untuk awal urutan. Token yang digunakan adalah `cls_token`.

eos_token (`str`, *opsional*, defaultnya `"</s>"`) : Token akhir urutan. Saat membangun urutan menggunakan token khusus, ini bukan token yang digunakan untuk akhir urutan. Token yang digunakan adalah `sep_token`.

sep_token (`str`, *opsional*, defaultnya `"</s>"`) : Token pemisah, yang digunakan saat membangun urutan dari beberapa urutan, misalnya dua urutan untuk klasifikasi urutan atau untuk teks dan pertanyaan untuk penjawaban pertanyaan. Token ini juga digunakan sebagai token terakhir dari urutan yang dibangun dengan token khusus.

cls_token (`str`, *opsional*, defaultnya `"<s>"`) : Token klasifikator yang digunakan saat melakukan klasifikasi urutan (klasifikasi seluruh urutan, bukan klasifikasi per-token). Ini adalah token pertama dari urutan saat dibangun dengan token khusus.

unk_token (`str`, *opsional*, defaultnya `"<unk>"`) : Token yang tidak diketahui. Token yang tidak ada dalam kosakata tidak dapat dikonversi menjadi ID dan akan diset sebagai token ini.

pad_token (`str`, *opsional*, defaultnya `"<pad>"`) : Token yang digunakan untuk padding, misalnya saat membatching urutan dengan panjang yang berbeda.

mask_token (`str`, *opsional*, defaultnya `"<mask>"`) : Token yang digunakan untuk memask nilai. Ini adalah token yang digunakan saat melatih model ini dengan pemodelan bahasa ter-mask. Ini adalah token yang akan coba diprediksi oleh model.

add_prefix_space (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan menambahkan spasi awal ke input. Hal ini memungkinkan kata pembuka diperlakukan sama seperti kata lainnya. (Tokenizer RoBERTa mendeteksi awal kata berdasarkan spasi sebelumnya).

trim_offsets (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah langkah pascaproses harus memangkas offset untuk menghindari penyertaan spasi.

Konstruksi tokenizer RoBERTa (didukung oleh pustaka tokenizers dari HuggingFace). Berbasis pada Byte-Pair-Encoding.

Tokenizer ini telah dilatih untuk memperlakukan spasi sebagai bagian dari token (sedikit mirip dengan sentencepiece) sehingga sebuah kata akan

akan dikodekan dengan cara yang berbeda tergantung apakah berada di awal kalimat (tanpa spasi) atau tidak:

```python
>>> from transformers import RobertaTokenizer

>>> tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> tokenizer("Hello world")["input_ids"]
[0, 31414, 232, 2]

>>> tokenizer(" Hello world")["input_ids"]
[0, 20920, 232, 2]
```

Anda dapat menghindari perilaku tersebut dengan meneruskan `add_prefix_space=True` saat menginstansiasi tokenizer ini atau saat memanggilnya pada beberapa teks, tetapi karena model tidak dipretrain dengan cara ini, hal tersebut mungkin menyebabkan penurunan kinerja.

Saat digunakan dengan `is_split_into_words=True`, tokenizer ini harus diinstansiasi dengan `add_prefix_space=True`.

Tokenizer ini mewarisi dari [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/id/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) yang berisi sebagian besar metode utama. Pengguna harus merujuk ke superclass ini untuk informasi lebih lanjut mengenai metode-metode tersebut.

## MvpModel[[transformers.MvpModel]]

#### transformers.MvpModel[[transformers.MvpModel]]

```python
transformers.MvpModel(config: MvpConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L870)

**Parameter:**

config ([MvpConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Mvp polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

#### forward[[transformers.MvpModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L906)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input decoder dalam kosakata. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu decoder input IDs?](../glossary#decoder-input-ids) Mvp menggunakan `eos_token_id` sebagai token awal untuk generasi `decoder_input_ids`. Jika `past_key_values` digunakan, secara opsional hanya `decoder_input_ids` terakhir yang perlu diinput (lihat `past_key_values`). Untuk pelatihan terjemahan dan ringkasan, `decoder_input_ids` harus disediakan. Jika tidak ada `decoder_input_ids` yang disediakan, model akan membuat tensor ini dengan menggeser `input_ids` ke kanan untuk pra-pelatihan denoising sesuai dengan makalahnya.

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length)`, *opsional*) : Perilaku bawaan: menghasilkan tensor yang mengabaikan token pad di `decoder_input_ids`. Mask kausal juga akan digunakan secara bawaan. Jika Anda ingin mengubah perilaku padding, Anda harus membaca `modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask` dan memodifikasinya sesuai kebutuhan Anda. Lihat diagram 1 di [makalah](https://huggingface.co/papers/1910.13461) untuk informasi lebih lanjut tentang strategi bawaan.

encoder_outputs (`list[torch.Tensor]`, *opsional*) : Tuple terdiri dari (`last_hidden_state`, *opsional*: `hidden_states`, *opsional*: `attentions`) `last_hidden_state` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) adalah rangkaian hidden-states pada keluaran lapisan terakhir encoder. Digunakan dalam cross-attention decoder.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) : Hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari `past_key_values` yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika `use_cache=True` atau `config.use_cache=True`. Hanya instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka diberikan ke model ini) dengan bentuk `(batch_size, unprocessed_length)` alih-alih semua `input_ids` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `decoder_input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Jika `past_key_values` digunakan, secara opsional hanya `decoder_inputs_embeds` terakhir yang perlu diinput (lihat `past_key_values`). Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `decoder_input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model. Jika `decoder_input_ids` dan `decoder_inputs_embeds` keduanya tidak disetel, `decoder_inputs_embeds` mengambil nilai dari `inputs_embeds`.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

output_attentions (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan tensor perhatian dari semua lapisan perhatian. Lihat `attentions` di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.

output_hidden_states (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat `hidden_states` di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.

return_dict (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan [ModelOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) alih-alih tuple biasa.

**Mengembalikan:** [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) atau `tuple(torch.Tensor)`

Sebuah [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([MvpConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) dan input.

Metode forward dari [MvpModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/mvp#transformers.MvpModel) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Urutan hidden-state pada keluaran lapisan terakhir dari decoder model.

  Jika `past_key_values` digunakan, hanya hidden-state terakhir dari sekuens dengan bentuk `(batch_size, 1, hidden_size)` yang dioutput.
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *opsional*, dikembalikan ketika `use_cache=True` diteruskan atau ketika `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami.

  Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input `past_key_values`) untuk mempercepat decoding berurutan.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states dari decoder pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` diteruskan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian dari decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian dari lapisan cross-attention decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala cross-attention.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) -- Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir dari encoder model.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_hidden_states=True` diteruskan atau ketika `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states dari encoder pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian dari encoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.

## MvpForConditionalGeneration[[transformers.MvpForConditionalGeneration]]

#### transformers.MvpForConditionalGeneration[[transformers.MvpForConditionalGeneration]]

```python
transformers.MvpForConditionalGeneration(config: MvpConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L1018)

**Parameter:**

config ([MvpConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model MVP dengan kepala pemodelan bahasa. Dapat digunakan untuk berbagai tugas generasi teks.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

#### forward[[transformers.MvpForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L1052)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input decoder dalam kosakata. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu decoder input IDs?](../glossary#decoder-input-ids) Mvp menggunakan `eos_token_id` sebagai token awal untuk generasi `decoder_input_ids`. Jika `past_key_values` digunakan, secara opsional hanya `decoder_input_ids` terakhir yang perlu diinput (lihat `past_key_values`). Untuk pelatihan terjemahan dan ringkasan, `decoder_input_ids` harus disediakan. Jika tidak ada `decoder_input_ids` yang disediakan, model akan membuat tensor ini dengan menggeser `input_ids` ke kanan untuk pra-pelatihan denoising sesuai dengan makalahnya.

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length)`, *opsional*) : Perilaku bawaan: menghasilkan tensor yang mengabaikan token pad di `decoder_input_ids`. Mask kausal juga akan digunakan secara bawaan. Jika Anda ingin mengubah perilaku padding, Anda harus membaca `modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask` dan memodifikasinya sesuai kebutuhan Anda. Lihat diagram 1 di [makalah](https://huggingface.co/papers/1910.13461) untuk informasi lebih lanjut tentang strategi bawaan.

encoder_outputs (`list[torch.Tensor]`, *opsional*) : Tuple terdiri dari (`last_hidden_state`, *opsional*: `hidden_states`, *opsional*: `attentions`) `last_hidden_state` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) adalah rangkaian hidden-states pada keluaran lapisan terakhir encoder. Digunakan dalam cross-attention decoder.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) : Hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari `past_key_values` yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika `use_cache=True` atau `config.use_cache=True`. Hanya instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka diberikan ke model ini) dengan bentuk `(batch_size, unprocessed_length)` alih-alih semua `input_ids` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `decoder_input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Jika `past_key_values` digunakan, secara opsional hanya `decoder_inputs_embeds` terakhir yang perlu diinput (lihat `past_key_values`). Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `decoder_input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model. Jika `decoder_input_ids` dan `decoder_inputs_embeds` keduanya tidak disetel, `decoder_inputs_embeds` mengambil nilai dari `inputs_embeds`.

labels (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan. Indeks harus berada di `[0, ..., config.vocab_size]` atau -100 (lihat docstring `input_ids`). Token dengan indeks yang disetel ke `-100` diabaikan (disamarkan), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label di `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

output_attentions (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan tensor perhatian dari semua lapisan perhatian. Lihat `attentions` di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.

output_hidden_states (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat `hidden_states` di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.

return_dict (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan [ModelOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) alih-alih tuple biasa.

**Mengembalikan:** [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) atau `tuple(torch.Tensor)`

A [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([MvpConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) dan input.

Metode forward dari [MvpForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/id/model_doc/mvp#transformers.MvpForConditionalGeneration) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **loss** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(1,)`, *opsional*, dikembalikan ketika `labels` disediakan) -- Loss pemodelan bahasa.
- **logits** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *opsional*, dikembalikan ketika `use_cache=True` diteruskan atau ketika `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami.

  Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input `past_key_values`) untuk mempercepat decoding berurutan.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states dari decoder pada output setiap layer ditambah output embedding awal.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` diteruskan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian dari decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian dari lapisan cross-attention decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala cross-attention.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) -- Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir dari encoder model.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_hidden_states=True` diteruskan atau ketika `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states dari encoder pada output setiap layer ditambah output embedding awal.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian dari encoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.

Contoh ringkasan:

Fine-tuning sebuah model

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MvpForConditionalGeneration

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")

>>> inputs = tokenizer(
...     "Summarize: You may want to stick it to your boss and leave your job, but don't do it if these are your reasons.",
...     return_tensors="pt",
... )
>>> labels = tokenizer("Bad Reasons To Quit Your Job", return_tensors="pt")["input_ids"]

>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> loss.backward()
```

Inferensi setelah model dihaluskan

```python
>>> with torch.no_grad():
...     generated_ids = model.generate(**inputs)

>>> generated_text = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
```

## MvpForSequenceClassification[[transformers.MvpForSequenceClassification]]

#### transformers.MvpForSequenceClassification[[transformers.MvpForSequenceClassification]]

```python
transformers.MvpForSequenceClassification(config: MvpConfig, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L1179)

**Parameter:**

config ([MvpConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Mvp dengan klasifikasi urutan/head di atasnya (lapisan linear di atas output yang dipool) misalnya untuk tugas GLUE.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

#### forward[[transformers.MvpForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L1197)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input decoder dalam kosakata. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu decoder input IDs?](../glossary#decoder-input-ids) Mvp menggunakan `eos_token_id` sebagai token awal untuk generasi `decoder_input_ids`. Jika `past_key_values` digunakan, secara opsional hanya `decoder_input_ids` terakhir yang perlu diinput (lihat `past_key_values`). Untuk pelatihan terjemahan dan ringkasan, `decoder_input_ids` harus disediakan. Jika tidak ada `decoder_input_ids` yang disediakan, model akan membuat tensor ini dengan menggeser `input_ids` ke kanan untuk pra-pelatihan denoising sesuai dengan makalahnya.

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length)`, *opsional*) : Perilaku bawaan: menghasilkan tensor yang mengabaikan token pad di `decoder_input_ids`. Mask kausal juga akan digunakan secara bawaan. Jika Anda ingin mengubah perilaku padding, Anda harus membaca `modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask` dan memodifikasinya sesuai kebutuhan Anda. Lihat diagram 1 di [makalah](https://huggingface.co/papers/1910.13461) untuk informasi lebih lanjut tentang strategi bawaan.

encoder_outputs (`list[torch.Tensor]`, *opsional*) : Tuple terdiri dari (`last_hidden_state`, *opsional*: `hidden_states`, *opsional*: `attentions`) `last_hidden_state` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) adalah rangkaian hidden-states pada keluaran lapisan terakhir encoder. Digunakan dalam cross-attention decoder.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `decoder_input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Jika `past_key_values` digunakan, secara opsional hanya `decoder_inputs_embeds` terakhir yang perlu diinput (lihat `past_key_values`). Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `decoder_input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model. Jika `decoder_input_ids` dan `decoder_inputs_embeds` keduanya tidak disetel, `decoder_inputs_embeds` mengambil nilai dari `inputs_embeds`.

labels (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size,)`, *opsional*) : Label untuk menghitung loss klasifikasi/regresi urutan. Indeks harus berada dalam `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Jika `config.num_labels == 1`, loss regresi dihitung (Mean-Square loss). Jika `config.num_labels > 1`, loss klasifikasi dihitung (Cross-Entropy).

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

output_attentions (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan tensor perhatian dari semua lapisan perhatian. Lihat `attentions` di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.

output_hidden_states (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat `hidden_states` di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.

return_dict (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan [ModelOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) alih-alih tuple biasa.

**Mengembalikan:** [Seq2SeqSequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput) atau `tuple(torch.Tensor)`

Sebuah [Seq2SeqSequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([MvpConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) dan input.

Metode forward dari [MvpForSequenceClassification](/docs/transformers/main/id/model_doc/mvp#transformers.MvpForSequenceClassification) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **loss** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(1,)`, *opsional*, dikembalikan saat `label` diberikan) -- Loss klasifikasi (atau regresi jika config.num_labels==1).
- **logits** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, config.num_labels)`) -- Skor klasifikasi (atau regresi jika config.num_labels==1) (sebelum SoftMax).
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *opsional*, dikembalikan ketika `use_cache=True` diteruskan atau ketika `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami.

  Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input `past_key_values`) untuk mempercepat decoding berurutan.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states dari decoder pada output setiap layer ditambah output embedding awal.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` diteruskan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian dari decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian dari lapisan cross-attention decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala cross-attention.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) -- Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir dari encoder model.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_hidden_states=True` diteruskan atau ketika `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states dari encoder pada output setiap layer ditambah output embedding awal.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian dari encoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.

Contoh klasifikasi label tunggal:

Fine-tuning model pada `num_labels` kelas

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MvpForSequenceClassification

>>> num_labels = 2  # for example, this is a binary classification task
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpForSequenceClassification.from_pretrained("RUCAIBox/mvp", num_labels=num_labels)

>>> inputs = tokenizer("Classify: Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> labels = torch.tensor(1)  # the real label for inputs

>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> loss.backward()
```

Inferensi setelah model dihaluskan

```python
>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = logits.argmax()
```

## MvpForQuestionAnswering[[transformers.MvpForQuestionAnswering]]

#### transformers.MvpForQuestionAnswering[[transformers.MvpForQuestionAnswering]]

```python
transformers.MvpForQuestionAnswering(config: MvpConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L1341)

**Parameter:**

config ([MvpConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Transformer Mvp dengan kepala klasifikasi span di atasnya untuk tugas tanya-jawab ekstraktif seperti SQuAD (lapisan linear di atas keluaran hidden-states untuk menghitung `span start logits` dan `span end logits`).

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

#### forward[[transformers.MvpForQuestionAnswering.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = None, start_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, end_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L1358)

**Parameter:**

input_ids (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input decoder dalam kosakata. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu decoder input IDs?](../glossary#decoder-input-ids) Mvp menggunakan `eos_token_id` sebagai token awal untuk generasi `decoder_input_ids`. Jika `past_key_values` digunakan, secara opsional hanya `decoder_input_ids` terakhir yang perlu diinput (lihat `past_key_values`). Untuk pelatihan terjemahan dan ringkasan, `decoder_input_ids` harus disediakan. Jika tidak ada `decoder_input_ids` yang disediakan, model akan membuat tensor ini dengan menggeser `input_ids` ke kanan untuk pra-pelatihan denoising sesuai dengan makalahnya.

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length)`, *opsional*) : Perilaku bawaan: menghasilkan tensor yang mengabaikan token pad di `decoder_input_ids`. Mask kausal juga akan digunakan secara bawaan. Jika Anda ingin mengubah perilaku padding, Anda harus membaca `modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask` dan memodifikasinya sesuai kebutuhan Anda. Lihat diagram 1 di [makalah](https://huggingface.co/papers/1910.13461) untuk informasi lebih lanjut tentang strategi bawaan.

encoder_outputs (`list[torch.Tensor]`, *opsional*) : Tuple terdiri dari (`last_hidden_state`, *opsional*: `hidden_states`, *opsional*: `attentions`) `last_hidden_state` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) adalah rangkaian hidden-states pada keluaran lapisan terakhir encoder. Digunakan dalam cross-attention decoder.

start_positions (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size,)`, *opsional*) : Label untuk posisi (indeks) awal span berlabel untuk menghitung kerugian klasifikasi token. Posisi di-clamp ke panjang sekuens (`sequence_length`). Posisi di luar sekuens tidak diperhitungkan dalam perhitungan kerugian.

end_positions (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size,)`, *opsional*) : Label untuk posisi (indeks) akhir span berlabel untuk menghitung kerugian klasifikasi token. Posisi di-clamp ke panjang sekuens (`sequence_length`). Posisi di luar sekuens tidak diperhitungkan dalam perhitungan kerugian.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `decoder_input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Jika `past_key_values` digunakan, secara opsional hanya `decoder_inputs_embeds` terakhir yang perlu diinput (lihat `past_key_values`). Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `decoder_input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model. Jika `decoder_input_ids` dan `decoder_inputs_embeds` keduanya tidak disetel, `decoder_inputs_embeds` mengambil nilai dari `inputs_embeds`.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

output_attentions (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan tensor perhatian dari semua lapisan perhatian. Lihat `attentions` di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.

output_hidden_states (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat `hidden_states` di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.

return_dict (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan [ModelOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) alih-alih tuple biasa.

**Mengembalikan:** [Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput) atau `tuple(torch.Tensor)`

Sebuah [Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([MvpConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) dan input.

Metode forward dari [MvpForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/id/model_doc/mvp#transformers.MvpForQuestionAnswering) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **loss** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(1,)`, *opsional*, dikembalikan saat `labels` disediakan) -- Total span extraction loss adalah jumlah dari Cross-Entropy untuk posisi awal dan akhir.
- **start_logits** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`) -- Skor awal span (sebelum SoftMax).
- **end_logits** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`) -- Skor akhir span (sebelum SoftMax).
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *opsional*, dikembalikan ketika `use_cache=True` diteruskan atau ketika `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami.

  Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input `past_key_values`) untuk mempercepat decoding berurutan.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states dari decoder pada output setiap layer ditambah output embedding awal.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` diteruskan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian dari decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian dari lapisan cross-attention decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala cross-attention.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) -- Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir dari encoder model.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_hidden_states=True` diteruskan atau ketika `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states dari encoder pada output setiap layer ditambah output embedding awal.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian dari encoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.

Contoh:

Fine-tuning model untuk extractive question answering, dan model kami juga mendukung generative question answering menggunakan `BartForConditionalGeneration`

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MvpForQuestionAnswering

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpForQuestionAnswering.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")

>>> inputs = tokenizer(
...     "Answer the following question: Who was Jim Henson? [SEP] Jim Henson was a nice puppet",
...     return_tensors="pt",
... )
>>> target_start_index = torch.tensor([18])
>>> target_end_index = torch.tensor([19])

>>> loss = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index).loss
>>> loss.backward()
```

Inferensi setelah model dihaluskan

```python
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()

>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> predict_answer = tokenizer.decode(predict_answer_tokens)
```

## MvpForCausalLM[[transformers.MvpForCausalLM]]

#### transformers.MvpForCausalLM[[transformers.MvpForCausalLM]]

```python
transformers.MvpForCausalLM(config: MvpConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L1512)

#### forward[[transformers.MvpForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L1536)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

encoder_hidden_states (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir encoder. Digunakan dalam cross-attention jika model dikonfigurasi sebagai decoder.

encoder_attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding dari input encoder. Mask ini digunakan dalam cross-attention jika model dikonfigurasi sebagai decoder. Nilai mask yang dipilih dalam `[0, 1]`: - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) : Hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari `past_key_values` yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika `use_cache=True` atau `config.use_cache=True`. Hanya instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka diberikan ke model ini) dengan bentuk `(batch_size, unprocessed_length)` alih-alih semua `input_ids` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

labels (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan. Indeks harus berada di `[0, ..., config.vocab_size]` atau -100 (lihat docstring `input_ids`). Token dengan indeks yang disetel ke `-100` diabaikan (disamarkan), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label di `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

output_attentions (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan tensor perhatian dari semua lapisan perhatian. Lihat `attentions` di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.

output_hidden_states (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat `hidden_states` di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.

return_dict (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan [ModelOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) alih-alih tuple biasa.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opsional*, defaultnya `0`) : Jika berupa `int`, hitung logits untuk `logits_to_keep` token terakhir. Jika `0`, hitung logits untuk semua `input_ids` (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa `torch.Tensor`, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).

**Mengembalikan:** [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) atau `tuple(torch.Tensor)`

A [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([MvpConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) dan input.

Metode forward dari [MvpForCausalLM](/docs/transformers/main/id/model_doc/mvp#transformers.MvpForCausalLM) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **loss** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(1,)`, *opsional*, dikembalikan saat `labels` disediakan) -- Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).
- **logits** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot cross attention setelah softmax attention, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala cross-attention.
- **past_key_values** (`Cache`, *opsional*, dikembalikan saat `use_cache=True` dilewatkan atau saat `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami.

  Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok attention) yang dapat digunakan (lihat input `past_key_values`) untuk mempercepat decoding berurutan.

Contoh:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, MvpForCausalLM

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpForCausalLM.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> logits = outputs.logits
>>> list(logits.shape)
[1, 8, 50267]
```